高清视频监控中低照度图像的去噪及增强方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 第一章 诸论 | 第8-15页 |
| 1.1 本文的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像去噪的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 MATLAB图像处理在本文中的应用 | 第11页 |
| 1.4 试验测试环境简介 | 第11-14页 |
| 1.5 本文的主要架构 | 第14-15页 |
| 第二章 噪声分析及评价标准 | 第15-19页 |
| 2.1 低照度图像噪声分析 | 第15-16页 |
| 2.2 图像质量评价方法 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 空域内的图像增强 | 第19-25页 |
| 3.1 图像直方图的含义 | 第19页 |
| 3.2 灰度变换增强 | 第19-21页 |
| 3.3 直方图增强 | 第21-24页 |
| 3.3.1 直方图均衡化 | 第21-23页 |
| 3.3.2 直方图规定化 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 空域滤波增强 | 第25-37页 |
| 4.1 空域滤波增强的基本原理 | 第25-26页 |
| 4.2 平滑滤波器 | 第26-30页 |
| 4.2.1 掩膜去噪法 | 第26-28页 |
| 4.2.2 邻域平均法 | 第28-30页 |
| 4.3 中值滤波器 | 第30-32页 |
| 4.4 锐化滤波器 | 第32-36页 |
| 4.4.1 线性锐化滤波 | 第32-34页 |
| 4.4.2 非线性锐化滤波 | 第34-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 频域滤波增强 | 第37-47页 |
| 5.1 低通滤波器 | 第37-41页 |
| 5.1.1 巴特沃斯低通滤波器 | 第38-39页 |
| 5.1.2 高斯低通滤波器 | 第39-41页 |
| 5.2 高通滤波器 | 第41-43页 |
| 5.2.1 巴特沃斯高通滤波器 | 第41-42页 |
| 5.2.2 高斯高通滤波器 | 第42-43页 |
| 5.3 同态滤波器 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 小波图像去噪 | 第47-56页 |
| 6.1 小波去噪的基本原理 | 第47-48页 |
| 6.2 常用的小波去噪方法 | 第48-53页 |
| 6.2.1 小波变换模极大值的去噪方法 | 第48-49页 |
| 6.2.2 小波变换系数的相关性的去噪方法 | 第49-51页 |
| 6.2.3 小波阈值的去噪方法 | 第51-53页 |
| 6.3 小波图像去噪实现 | 第53-55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第七章 实例分析 | 第56-62页 |
| 7.1 案例夜间室外停车场全景 | 第56-58页 |
| 7.2 案例夜间道路人物 | 第58-59页 |
| 7.3 案例夜间非机动车 | 第59-61页 |
| 7.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第八章 论文工作总结与展望 | 第62-64页 |
| 8.1 论文工作总结 | 第62页 |
| 8.2 论文工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
